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全球定位系统干涉反射测量（GPS-IR）是一种新型的遥感技术，可用于估算近地表土壤水分含量。本文从多卫星融合角度出发，提出了一种基于多星融合的地表土壤湿度估算方法。首先通过低阶多项式拟合分离出卫星反射信号；然后建立反射信号正弦拟合模型，获取相对延迟相位；最后基于多卫星相对延迟相位建立多元线性回归模型。利用美国板块边界观测计划（PBO）提供的监测数据，对比分析不同建模序列长度的反演效果，从而确定最佳的建模长度。试验结果表明，采用多元线性回归模型可实现多颗卫星的有效融合，运用于土壤湿度估算是可行的。 相似文献
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BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演 总被引：1，自引：1，他引：0
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。 相似文献
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针对基于单系统单卫星GNSS-MR（GNSS Multipath Reflectometry）土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点,为获取更优的延迟相位估值,并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性,同时简化繁杂的选星过程,提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法。该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR（Signal to Noise Ratio）观测值的筛选,然后采用基于IGGIII（Weight Function III Developed by Institute of Geodesy and Geophysics）权函数的抗差估计解求延迟相位,进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合。实验结果表明,相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合（方案1）和单卫星组合（方案3）,得益于抗差估计良好的鲁棒性,基于抗差估计的多系统多卫星组合（方案2）和单卫星组合（方案4）获得了较高的建模精度,所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012;同时,方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度,土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023;此外,相比于方案4,方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上,采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度,从而不仅避免了复杂的选星过程,而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(2)
全球定位系统干涉反射测量GPS-IR(Global Positioning System Interferometric Reflectometry)是利用多路径信噪比反射分量参数幅度、相位、频率的变化监测地表环境的技术。针对多路径信号中同时包含卫星直射信号和反射信号,传统低阶多项式难以准确提取卫星反射信号有效参数的问题,本文利用小波分析对卫星直射、反射信号进行分离,准确获取卫星反射信号,利用熵值法多星融合模型反演土壤湿度。经理论和实验研究表明:该方法能够更为精确地反映测站周围土壤湿度的变化,有效改善了部分异常跳变现象。相关系数为0.914,相比单星反演模型至少提高18.4%。 相似文献
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利用BP神经网络和支持向量回归机两种机器学习算法,构建基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型,并与线性回归统计模型和实测数据进行对比分析。结果表明:基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,反演模型的决定系数分别为0.928 3和0.913 1,均方根误差为0.026 6和0.032 6,线性回归统计模型的决定系数分别为0.553 2和0.859 8,均方差根误差分别为0.093 9和0.041 6。说明利用回归算法定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,且基于支持向量回归机的土壤湿度反演模型定量估测土壤湿度优于基于BP神经网络算法的土壤湿度反演模型,证明了该方法的可靠性,为土壤湿度的实时反演研究提供了一种新方法。 相似文献
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GNSS干涉测量（GNSS interferometric reflectometry,GNSS-IR）技术已经成为探测地表环境特性的一种新兴被动遥感技术,综合利用从土壤反射的GNSS信号中提取的相位、振幅、频率特征,提出了一种多类型特征数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法,采用最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）、随机森林（random forest,RF）、BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）三种机器学习模型,对比和验证了所提方法的可行性与效果。结果表明,多特征融合的LSSVM、RF和BPNN模型反演得到的土壤湿度与参考值的相关系数分别为0.830、0.953和0.980,对应的均方根误差分别为0.045、0.035和0.032 cm3/cm3。相比于单一特征反演法,土壤湿度反演精度和可靠性有显著提升。 相似文献
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利用北斗GEO卫星反射信号反演土壤湿度 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于北斗GEO卫星反射信号的土壤湿度长期连续探测方法,建立了土壤湿度反演模型,给出了信号处理的一般流程,并搭建陆基接收平台进行了验证试验。该方法采用GNSS-R双天线体制接收处理北斗GEO卫星直射和土壤反射信号,在信号同步的基础上提取信号功率并计算土壤反射率,进而根据反演模型得到土壤湿度。以北斗GEO卫星作为信号源,该方法可以在信号处理中省去一般GNSS-R处理过程的定位解算环节,能够实现对固定区域土壤湿度的长期连续观测。试验结果表明,基于北斗GEO卫星反射信号的土壤湿度反演结果在时间和数值上均具有良好的连续性,与土壤湿度参考值相吻合,均方根误差达到0.049,较北斗IGSO和GPS MEO卫星在反演土壤湿度方面性能更优。 相似文献
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利用SNR观测值进行GPS土壤湿度监测 总被引：5，自引：0，他引：5
利用GPS信噪比(SNR)观测值监测土壤湿度变化可克服传统手段破坏观测对象、数据难以同化、时空分辨率受限等缺点,但同时也存在测量区域不明确、卫星与波段选择缺少相应依据、多径延迟相位与土壤湿度之间相关性的定量数值描述函数与模型亟待建立等问题。本文通过引入菲涅尔反射区域,结合仿真和实测土壤湿度数据、GPS观测值开展对比实验对上述问题进行研究。实验过程及结果表明,采用SNR观测值能有效跟踪土壤湿度的变化趋势,最大有效测量范围约45m,利用指数函数能较好地描述SNR多径延迟相位与土壤湿度之间的关系。同时,选择高级卫星和记录L2C观测值,有利于获得更准确的结果。 相似文献
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全球定位系统干涉反射测量(GPS-interferometric reflectometry,GPS-IR)是一种新的遥感技术,利用测量型接收机记录的信噪比(SNR)观测值可实现近地表土壤湿度的监测。考虑到目前利用多星组合反演土壤湿度的研究较少,本文提出一种土壤湿度多星线性回归反演模型。试验表明:①多星组合反演能够更全面地反映测站附近有效监测范围内的土壤湿度信息,有效改善采用单颗卫星反演时反演过程极易出现异常跳变的现象,提高了突发性降雨时段的土壤湿度反演精度。②当组合卫星数达到6颗以上时,其反演结果与土壤湿度参考值之间的相关系数均大于0.9,相对于单颗卫星至少提高了20.8%。 相似文献
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小波变换与滑动窗口相结合的GNSS-IR雪深估测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
GNSS干涉反射技术（GNSS interferometric reflectometry）是一种新型的地表雪深监测方式。针对当前信号分离不佳和随机估测偏差的问题,提出联合小波变换和滑动窗口构建一种多卫星融合的GNSS-IR雪深估测精化模型。该模型采用离散小波变换代替常用的多项式方法,获取高质量的信噪比序列。通过利用阈值约束下的滑动窗口筛选多卫星有效反射高度,并进行等权平均。以PBO H2O和SNOTEL的雪深数据为参考值,利用2016—2017年雪季的GNSS观测数据建立模型并验证精度。结果表明：①GNSS-IR精化模型估测结果与实测数据在整体趋势上保持高一致性;②与单颗卫星结果相比,多卫星融合估测结果在精度和稳定性方面明显改善,其均方根误差（RMSE）为10 cm,相较于PBO H2O减少了近50%。此外,考虑到地表粗糙度作为一种误差影响因素,采用新的反射高度基准修正的雪深估测相对RMSE误差约4 cm,同时估测值与实际值的相关系数达到0.98。 相似文献
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GPS-IR（GPS-interferometric reflectometry）本质上是一种基于GPS辐射源的双基地雷达技术,利用大地测量型接收机记录的信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）数据可用于反演土壤含水量。针对GPS-IR获取土壤含水量的参数估计问题,提出了一种改进的反射信号参数估计方法,并研究了土壤含水量反演模型的建立过程。实验结果表明,利用改进的反射信号参数估计方法可获得更加准确可靠的结果,反射信号相位与土壤含水量间存在显著的线性相关,可建立土壤含水量的线性反演模型,但在连续降雨条件下会存在较大误差。 相似文献
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基于GPS和北斗信噪比观测值的雪深反演及其误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用GNSS反射信号反演雪深具有全天时、全天候、数据量大、成本低等突出优点。本文围绕基于信噪比观测值的雪深反演方法,利用参加中国北极科学考察的机会在黄河站设计了GNSS-R试验,采集了GPS和北斗的双频信噪比观测数据,详细讨论了高度角范围、弧段长度、卫星数量、方位角、时间尺度、星座结构、信号频率、信噪比强度等多种因素对雪深反演结果的影响。通过大样本、质量控制、误差分析等手段,雪深反演精度和可靠性得到有效提高。根据误差分析的结果,本文推荐的反演策略如下：选择高度角范围为5°~25°、信噪比强度较高的L1和B1I观测值,充分利用多颗卫星和4个方位角的大量观测数据,在一天的时间尺度上,可以实现5 cm的反演精度。另外,弧段长度、星座结构、信号频率等对反演结果的精度影响较小。 相似文献
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An algorithm for soil moisture estimation using GPS-interferometric reflectometry for bare and vegetated soil 总被引：3，自引：0，他引：3
Ground-reflected global positioning system signals measured by a geodetic-quality GPS system can be used to infer temporal changes in near-surface soil moisture for the area surrounding the antenna. This technique, known as GPS-interferometric reflectometry, analyzes changes in the interference pattern of the direct and reflected signals, which are recorded in signal-to-noise ratio (SNR) data, as interferograms. Temporal fluctuations in the phase of the interferogram are indicative of changes in near-surface volumetric soil moisture content. However, SNR phase is also highly sensitive to changes in overlying vegetation, and thus, the effects of seasonal vegetation changes on the ground-reflected signal must be considered. Here a method is described for determining whether SNR data are significantly corrupted by vegetation and for correcting these effects. Absolute soil moisture content must be determined for each site using ancillary data for the residual moisture content. Accounting for vegetation effects significantly improves the agreement between GPS-derived soil moisture and in situ measurements. 相似文献
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GPS信噪比观测值的土壤湿度变化趋势反演 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤湿度变化趋势是某一个位置或区域内水资源循环的重要指标.多路径误差作为一种在导航、定位中的重要测量误差,由于其较弱的空间相关性,难以采用全球甚至区域性模型或差分的方法予以消除.在讨论和研究了多路径误差反射模型的基础上,实现了利用 GPS信噪比 SNR(Signal - to - NoiseRatio)观测值中的多路径反射分量对土壤湿度变化趋势的模拟.结合实测 GPS数据和土壤湿度计观测数据的对比和分析表明,该方法能反映土壤湿度变化趋势.同时,在计算过程中如何选择合适卫星、对反演结果质量进行评价以及如何实现两种观测结果之间的同化等是进一步需要研究的问题. 相似文献